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Stock_tw_2

這個 repo 目前主要透過 python -m src.tw_quant.runner 執行台股回測、選股、報表與策略優化流程。

執行入口

主 CLI：

python -m src.tw_quant.runner -h

可用子指令：

  • backtest-batch
  • daily-selection
  • stock-report
  • selection-forward-report
  • strategy-improve-report

可選策略

目前 --strategy 明確支援的策略名稱如下：

策略名稱 可用於 說明
pullback_trend_compression backtest-batch, daily-selection 拉回趨勢壓縮策略
pullback backtest-batch, daily-selection pullback_trend_compression 的 alias
pullback_trend_120d_optimized backtest-batch, daily-selection 120 日優化版 pullback 策略
pullback_120d_optimized backtest-batch, daily-selection pullback_trend_120d_optimized 的 alias
pullback_optimized backtest-batch, daily-selection pullback_trend_120d_optimized 的 alias
qizhang_selection_strategy backtest-batch, daily-selection, strategy-improve-report 漲停選股策略
ma_bullish_stack backtest-batch, daily-selection 均線多頭排列策略
bullish_stack backtest-batch, daily-selection ma_bullish_stack 的 alias
ma_stack backtest-batch, daily-selection ma_bullish_stack 的 alias
bull_stack backtest-batch, daily-selection ma_bullish_stack 的 alias
ma_crossover backtest-batch, daily-selection 均線交叉策略

補充：

  • strategy-improve-report 的預設策略是 qizhang_selection_strategy。
  • ma_crossover 沒有額外 alias。
  • 程式目前對未識別的策略字串會 fallback 成 ma_crossover；文件建議仍只使用上表名稱，避免誤判。

指令總覽

1. 回測 backtest-batch

用途：對一批股票在指定區間做 deterministic batch backtest。

基本範例：

python -m src.tw_quant.runner backtest-batch `
  --symbols 2330.TW 2317.TW `
  --start 2024-01-01 `
  --end 2024-12-31 `
  --strategy pullback_trend_120d_optimized

或使用股票清單檔：

python -m src.tw_quant.runner backtest-batch `
  --symbols-file scripts\all_symbols.txt `
  --start 2024-01-01 `
  --end 2024-12-31 `
  --strategy qizhang_selection_strategy

參數：

參數 必填 說明
--symbols SYMBOLS [SYMBOLS ...] 與 --symbols-file 二選一 直接指定股票代碼清單
--symbols-file SYMBOLS_FILE 與 --symbols 二選一 newline-delimited 股票清單檔
--start START 是 起始日，格式 YYYY-MM-DD
--end END 是 結束日，格式 YYYY-MM-DD
--strategy STRATEGY 否 策略名稱，預設 pullback_trend_compression
--batch-label BATCH_LABEL 否 自訂批次標籤；未填時會用策略名
--params PARAMS 否 策略參數 JSON 字串
--show-progress 否 顯示進度
--progress-step PROGRESS_STEP 否 每幾筆 run 顯示一次進度，0 代表自動

--params 常見補充：

  • pullback_trend_120d_optimized 會讀取巢狀設定區塊，例如 basic、entry、liquidity、ma、pullback、volume、chip、margin、borrow、atr_pullback、price_contraction、close_strength、short_momentum、chip_scoring、exit。
  • ma_bullish_stack 可用 short_window、mid_window、long_window，也接受簡寫 short、mid、long。
  • ma_crossover 可用 short_window、long_window，也接受簡寫 short、long。
  • pullback_trend_compression 與 qizhang_selection_strategy 沒有額外從 CLI 解析的自訂參數結構。

2. 選股 daily-selection

用途：做單日或日期區間的選股輸出。

單日範例：

python -m src.tw_quant.runner daily-selection `
  --as-of 2026-03-20 `
  --strategy qizhang_selection_strategy `
  --show-progress

日期區間範例：

python -m src.tw_quant.runner daily-selection `
  --start 2026-03-01 `
  --end 2026-03-20 `
  --strategy pullback_trend_120d_optimized `
  --output-csv reports\selection_range.csv

參數：

參數 必填 說明
--as-of AS_OF 與 --start 二選一 單日選股日期，格式 YYYY-MM-DD
--start START 與 --as-of 二選一 區間起始日，格式 YYYY-MM-DD
--end END 條件必填 使用 --start 時必填，區間結束日
--strategy STRATEGY 否 策略名稱，預設 pullback_trend_compression
--output-csv OUTPUT_CSV 否 日期區間彙整 CSV 輸出路徑
--workers WORKERS 否 每日股票評估平行 worker 數，預設 1
--show-progress 否 顯示執行進度
--missing-history-threshold MISSING_HISTORY_THRESHOLD 否 missing_history_count / universe_size 超過門檻就失敗；負值表示停用
--top-n TOP_N 否 輸出前 N 名，預設 30
--max-symbols MAX_SYMBOLS 否 限制最多評估幾檔股票
--symbols SYMBOLS [SYMBOLS ...] 否 只跑指定股票，避免全市場抓取

3. 單股報表 stock-report

用途：輸出單一股票在指定區間的明細報表。

範例：

python -m src.tw_quant.runner stock-report `
  --symbol 2330.TW `
  --start 2025-01-01 `
  --end 2025-03-31 `
  --output-csv reports\2330_q1.csv

參數：

參數 必填 說明
--symbol SYMBOL 是 股票代碼，例如 2330 或 2330.TW
--start START 是 起始日，格式 YYYY-MM-DD
--end END 是 結束日，格式 YYYY-MM-DD
--output-csv OUTPUT_CSV 否 row-level CSV 輸出路徑

4. 選股後續追蹤 selection-forward-report

用途：讀取 daily-selection 產生的 CSV，往後推算指定天數或月數的收盤與報酬。

天數範例：

python -m src.tw_quant.runner selection-forward-report `
  --selection-csv artifacts\tw_quant\daily_selection\2026-02-23\qizhang_selection_strategy.csv `
  --forward-days 20

月數範例：

python -m src.tw_quant.runner selection-forward-report `
  --selection-csv artifacts\tw_quant\daily_selection\2026-02-11\qizhang_selection_strategy.csv `
  --forward-months 1 `
  --output-csv reports\qizhang_forward_1m.csv

參數：

參數 必填 說明
--selection-csv SELECTION_CSV 是 daily-selection 產生的 CSV 路徑
--forward-months FORWARD_MONTHS 與 --forward-days 二選一 往後推幾個月
--forward-days FORWARD_DAYS 與 --forward-months 二選一 往後推幾天
--output-csv OUTPUT_CSV 否 row-level CSV 輸出路徑

5. 策略優化 strategy-improve-report

用途：針對策略做抽樣年度/月度分析、forward returns、bucket 分組與 stock reports。

範例：

python -m src.tw_quant.runner strategy-improve-report `
  --strategy qizhang_selection_strategy `
  --years 5 `
  --sample-start-year 2018 `
  --sample-end-year 2025 `
  --months-per-year 4 `
  --sample-seed 42 `
  --workers 20 `
  --show-progress

參數：

參數 必填 說明
--strategy STRATEGY 否 策略名稱，預設 qizhang_selection_strategy
--years YEARS 否 抽樣幾個 calendar years，預設 5
--sample-start-year SAMPLE_START_YEAR 否 抽樣池最早年份，預設 2014
--months-per-year MONTHS_PER_YEAR 否 每年抽幾個不重複月份，預設 5
--sample-end-year SAMPLE_END_YEAR 否 抽樣池最晚年份；未填時為前一個 calendar year
--sample-seed SAMPLE_SEED 否 固定抽樣亂數種子，預設 42
--workers WORKERS 否 Step0 selection 平行 worker 數，預設 20
--show-progress 否 顯示 tqdm progress bar
--missing-history-threshold MISSING_HISTORY_THRESHOLD 否 歷史資料缺漏容忍門檻；負值表示停用
--top-n TOP_N 否 相容保留參數，預設 30；forward evaluation 目前用所有買進訊號
--max-symbols MAX_SYMBOLS 否 限制最多評估幾檔股票
--symbols SYMBOLS [SYMBOLS ...] 否 只跑指定股票
--output-root OUTPUT_ROOT 否 輸出根目錄，預設 artifacts\Stratage_improve

PowerShell 輔助腳本

除了主 CLI，repo 內也有幾個方便執行大量回測的 PowerShell 腳本。

scripts\run_pullback_backtest_all.ps1

用途：建立上市櫃股票 universe 後，對全部股票做單批次回測。

範例：

powershell -ExecutionPolicy Bypass -File .\scripts\run_pullback_backtest_all.ps1 `
  -Start 2016-02-01 `
  -End 2022-10-31 `
  -StrategyName pullback_trend_120d_optimized `
  -MaxSymbols 100 `
  -ProgressStepSymbols 1

主要參數：

  • -Start
  • -End
  • -StrategyName
  • -BatchLabel
  • -ChunkSize
  • -MaxRetries
  • -UniverseBuildRetries
  • -UniverseRetryDelaySeconds
  • -MaxSymbols
  • -AllowCacheFallback
  • -PythonExe
  • -BacktestParams
  • -AtrStopMult
  • -ProfitProtectTrigger
  • -ProfitProtectPullback
  • -ProfitProtectionMode
  • -EnableAtrTrailingProfitProtection
  • -ProfitProtectionAtrPeriod
  • -ProfitProtectionAtrTrailMult
  • -TrendBreakBelowMa60Days
  • -MaxHoldingDays
  • -EntrySemanticsMode
  • -SetupOffsetBars
  • -CooldownApplyOn
  • -RiskBudgetPct
  • -StopDistanceMode
  • -FallbackPositionCash
  • -TriggerVolumeRatioWarnMax
  • -TriggerVolumeHardBlock
  • -DisableMaxHoldingDays
  • -RandomMode
  • -ProgressStepSymbols

scripts\run_single_strategy_chunk_parallel.ps1

用途：把股票池切 chunk，平行執行多個 backtest-batch。

範例：

powershell -ExecutionPolicy Bypass -File .\scripts\run_single_strategy_chunk_parallel.ps1 `
  -StrategyName pullback_trend_120d_optimized `
  -MaxParallel 6 `
  -ChunkSize 30 `
  -MaxSymbols 300

主要參數：

  • -Start
  • -End
  • -StrategyName
  • -BatchLabelPrefix
  • -MaxParallel
  • -ChunkSize
  • -MaxSymbols
  • -PythonExe
  • -BacktestParams
  • -AtrStopMult
  • -ProfitProtectTrigger
  • -ProfitProtectPullback
  • -ProfitProtectionMode
  • -EnableAtrTrailingProfitProtection
  • -ProfitProtectionAtrPeriod
  • -ProfitProtectionAtrTrailMult
  • -TrendBreakBelowMa60Days
  • -MaxHoldingDays
  • -EntrySemanticsMode
  • -SetupOffsetBars
  • -CooldownApplyOn
  • -RiskBudgetPct
  • -StopDistanceMode
  • -FallbackPositionCash
  • -TriggerVolumeRatioWarnMax
  • -TriggerVolumeHardBlock
  • -DisableMaxHoldingDays
  • -RandomMode
  • -ProgressStepSymbols
  • -DryRun

scripts\run_pullback_6_parallel.ps1

用途：一次平行啟動多組 pullback 參數組合，底層會呼叫 run_pullback_backtest_all.ps1。

範例：

powershell -ExecutionPolicy Bypass -File .\scripts\run_pullback_6_parallel.ps1 `
  -MaxParallel 6

參數：

參數 必填 說明
-MaxParallel 否 同時最多平行幾組 case，預設 6
-DryRun 否 只列出即將執行的 case，不真正啟動

常用 help 指令

python -m src.tw_quant.runner -h
python -m src.tw_quant.runner backtest-batch -h
python -m src.tw_quant.runner daily-selection -h
python -m src.tw_quant.runner stock-report -h
python -m src.tw_quant.runner selection-forward-report -h
python -m src.tw_quant.runner strategy-improve-report -h

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